第3章人工智能领域应用3.1计算机视觉 高中教学同步教案（表格式）《信息技术-人工智能初步》（人教-中图版2019）

《信息技术-人工智能初步》教案 课 题 第3章人工智能领域应用3.1计算机视觉 课 型 班课 课 时 1 授课班级 高一1班 学习目标 学生能够理解计算机视觉的基本概念，包括其定义、发展历程和主要研究领域。 学生能够熟悉计算机视觉的应用，如表情识别和人脸检测与定位等，并了解相关技术实现过程。 学生能够掌握使用OpenCV和Dlib等开源库进行人脸检测和表情识别的基本方法。 学生能够了解如何利用深度学习库Keras搭建神经网络模型进行表情识别。 培养学生的动手实践能力和创新思维，鼓励他们在实际项目中应用所学知识。 学习重难点 教学重点 计算机视觉的基本概念： 介绍计算机视觉的定义和目的，强调其作为人工智能领域的一个重要分支，通过电子化方式感知和理解周围环境。 讲解人类视觉系统与计算机视觉的对比，指出人类视觉系统的复杂性和计算机视觉的挑战及其发展潜力。 计算机视觉的发展历程： 阐述自1966年以来计算机视觉技术的发展历史，包括重要的理论和技术的提出及其对后续研究的影响。 详细介绍各个时期的关键技术进展，如信息处理系统概念、视觉计算理论、主动视觉和定性视觉理论以及21世纪的模式识别和深度学习技术。 计算机视觉的主要研究领域： 图像理解的三层次结构：浅层理解、中层理解和高层理解。 动态视觉和三维视觉的研究内容和应用方向。 计算机视觉的应用实例（表情识别）： 描述表情识别的基本过程，包括人脸检测与定位、特征提取、分类器训练和表情识别。 讲解使用OpenCV和Dlib进行人脸检测的具体方法。 介绍利用深度学习库Keras搭建神经网络模型进行表情识别的过程。 开源库和平台的使用： OpenCV、Dlib等开源库在图像处理和人脸检测中的应用。 百度AI开放平台等人脸检测在线体验和API使用方法。 教学难点 视觉计算理论的理解：学生可能难以理解马尔教授提出的视觉计算理论及其在计算机视觉中的实现。 技术实现细节：如何详细解释使用OpenCV和Dlib进行人脸检测的技术步骤，特别是哈尔特征和分类器的使用。 深度学习网络模型的构建：使用Keras搭建卷积神经网络模型进行表情识别的过程可能对学生来说较为抽象和复杂。 实际应用的多样性与复杂性：展示计算机视觉技术在智能陪伴机器人等领域的实际应用，并解释这些应用背后的技术和方法可能会有一定难度。 教学方法 图像理解：讲解图像理解的三个层次（浅层、中层、高层），以及如何通过计算机系统感知和理解图像。可以通过实验让学生实践图像识别和理解的算法。 动态视觉：教授如何分析视频或图像序列中的内容，提取上下文语义信息。通过目标跟踪、视频分析等实践项目，让学生深入理解动态视觉技术。 三维视觉：讲解如何通过视觉获取三维信息，以及如何利用三维信息辅助图像理解或直接理解。可以通过三维重建项目，让学生掌握三维视觉技术。 表情识别：从人脸检测与定位、特征提取到表情分类器的训练，逐步讲解表情识别的基本流程。可以利用OpenCV或Dlib等工具，让学生实践表情识别算法。 深度学习工具库：介绍Keras、TensorFlow等深度学习库的使用，让学生学会搭建神经网络模型，如卷积神经网络，用于表情识别分类器的训练。 实验设计：设计实验让学生实践图像处理、动态视觉、三维视觉和表情识别等技术，如使用OpenCV进行人脸检测，或使用Keras训练表情识别模型。 项目开发：鼓励学生开发实际应用项目，如智能陪伴机器人的人机交互功能，将理论知识与实际操作相结合。 课前准备 1.理论知识准备 回顾计算机视觉发展历程：从马文·明斯基教授的课题作业到21世纪的深度学习，梳理计算机视觉技术的关键节点和理论基础，如马尔的视觉计算理论、主动视觉理论、定性视觉理论等。 掌握图像理解的层次：理解图像理解的浅层、中层和高层理解，以及动态视觉和三维视 ... ...